Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 14 godzin
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Edge AI i Nano Banana
- Kluczowe cechy obciążeń AI brzegowej
- Architektura i możliwości Nano Banana
- Porównanie strategii wdrażania brzegowego i chmurowego
Przygotowanie modeli do wdrożenia brzegowego
- Wybór modelu i ocena bazowa
- Rozważania dotyczące zależności i kompatybilności
- Eksportowanie modeli do dalszej optymalizacji
Techniki kompresji modeli
- Strategie przycinania i rzadkość strukturalna
- Współdzielenie wag i redukcja parametrów
- Ocena skutków kompresji
Kwantyzacja dla wydajności brzegowej
- Metody kwantyzacji po treningu
- Przepływy pracy treningu świadomego kwantyzacji
- Podejścia INT8, FP16 i o mieszanej precyzji
Przyspieszanie z Nano Banana
- Korzystanie z akceleratorów Nano Banana
- Integracja ONNX i sprzętowych backendów
- Testowanie porównawcze przyspieszonej inferencji
Wdrażanie na urządzenia brzegowe
- Integrowanie modeli z aplikacjami wbudowanymi lub mobilnymi
- Konfiguracja środowiska uruchomieniowego i monitorowanie
- Rozwiązywanie problemów z wdrożeniem
Profilowanie wydajności i analiza kompromisów
- Ograniczenia opóźnienia, przepustowości i termiki
- Kompromisy między dokładnością a wydajnością
- Iteracyjne strategie optymalizacji
Najlepsze praktyki utrzymania systemów Edge AI
- Wersjonowanie i ciągłe aktualizacje
- Wycofywanie modeli i zarządzanie kompatybilnością
- Zagadnienia bezpieczeństwa i integralności
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie przepływów pracy uczenia maszynowego
- Doświadczenie w tworzeniu modeli w Pythonie
- Znajomość architektur sieci neuronowych
Grupa docelowa
- Inżynierowie ML
- Analitycy danych
- Praktycy MLOps
Opinie uczestników (1)
Przepływ, energia i tematyka prezentacji
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Szkolenie - Google Gemini AI for Data Analysis
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję